Zobrazeno 1 - 10
of 320
pro vyhledávání: '"Patras I"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Signal Processing August 2013 93(8):2212-2228
Publikováno v:
In Pattern Recognition August 2012 45(8):2962-2979
Autor:
Khan, O.S., Jónsson, B.Þ., Larsen, M., Poulsen, L., Koelma, D.C., Rudinac, S., Worring, M., Zahálka, J., Lokoč, J., Schoeffmann, K., Li, X., Patras, I., Skopal, T., Mezaris, V., Vrochidis, S.
Publikováno v:
MultiMedia Modeling: 27th International Conference, MMM 2021 : Prague, Czech Republic, June 22–24, 2021 : proceedings, 2, 410-416
MultiMedia Modeling ISBN: 9783030678340
MMM (2)
MultiMedia Modeling ISBN: 9783030678340
MMM (2)
Exquisitor is a scalable media exploration system based on interactive learning, which first took part in VBS in 2020. This paper presents an extension to Exquisitor, which supports operations on semantic classifiers to solve VBS tasks with temporal
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::595e08aa2a63a5f0b5688118aabb731a
https://dare.uva.nl/personal/pure/en/publications/exquisitor-at-the-video-browser-showdown-2021-relationships-between-semantic-classifiers(3b84fd49-f825-4706-ae23-170ad8134293).html
https://dare.uva.nl/personal/pure/en/publications/exquisitor-at-the-video-browser-showdown-2021-relationships-between-semantic-classifiers(3b84fd49-f825-4706-ae23-170ad8134293).html
Autor:
Gisolf, F., Geradts, Z., Worring, M., Lokoč, J., Schoeffmann, K., Li, X., Patras, I., Skopal, T., Mezaris, V., Vrochidis, S.
Publikováno v:
MultiMedia Modeling ISBN: 9783030678340
MMM (2)
MultiMedia Modeling: 27th International Conference, MMM 2021 : Prague, Czech Republic, June 22–24, 2021 : proceedings, 2, 244-255
MMM (2)
MultiMedia Modeling: 27th International Conference, MMM 2021 : Prague, Czech Republic, June 22–24, 2021 : proceedings, 2, 244-255
Many real-life image collections contain image categories that are unique to that specific image collection and have not been seen before by any human expert analyst nor by a machine. This prevents supervised machine learning to be effective and make
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4211c00cf9469f0e8a53f15d4ee63cdf
https://doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_21
https://doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_21
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Markatopoulou, F., Moumtzidou, A., Galanopoulos, D., Avgerinakis, K., Andreadis, S., Ilias Gialampoukidis, Tachos, S., Vrochidis, S., Mezaris, V., Kompatsiaris, I., Patras, I.
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
Proceedings of the TRECVID 2017 Workshop
Proceedings of the TRECVID 2017 Workshop
This paper provides an overview of the runs submitted to TRECVID 2017 by ITI-CERTH. ITI-CERTH participated in the Ad-hoc Video Search (AVS), Multimedia Event Detection (MED), Instance Search (INS) and Surveillance Event Detection (SED) tasks. Our AVS
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d1374621207ed1c72e63b1dd8185db32
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.